基于网络的gps多天线监测系统及动态数据处理方法研究

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1、摘要变形是自然界普遍存在的现象，获取变形最有效的手段是变形监测。GPS用于变形监测不仅精度高，而且具备常规监测手段所不具备的优点，即其自动化程度高、能够全天候进行监测、点间无需通视等。然而，为了解变形体整体的、连续的变形信息，GPS用于边坡、大坝等变形监测时，一般需要多台GPS接收机，由于GPS接收机价格昂贵，这使得监测费用剧增。GPS多天线监测系统正是基于GPS监测技术的优点，旨在极大的降低监测费用而设计的。为实现远程实时自动化监测、对变形趋势作出准确及时预报，GPS多天线监测系统软件部分应具备实时数据通讯及动态数据处理的能力。因此，本文对GPS多天监测系统中的数据通讯部

2、分作了研究；并研究了如何利用卡尔曼滤波技术、时间序列分析法实现动态数据处理，以对变形体安全状况做出预报。围绕这一主题，论文的主要研究内容及创新点如下：(1)在对串1：3通讯基础知识进行研究的基础上，利用多线程技术编制了一套GPS测量数据实时通讯软件。该软件能实现实时通讯；能实现对GPS原始测量数据的正确性检验及解码、并写成RINEX格式数据文件。(2)提出了一种直接基于字节数据的解码方法。该方法避免了许多中间环节，具有简单、高效、代码少等优点。(3)系统分析了时间序列分析法，并将其用于实践。结果表明时间序列分析法是一种简单、高效的动态数据处理方法，能取得较高的拟合精度及较好

3、的短期预报效果。(4)将Kalman滤波技术及自适应Kalman技术用于时间序列分析，以便根据系统输入，实时更新时间序列模型参数。结果表明基于卡尔曼滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法的时间序列分析，可获得较高的拟合精度及预报精度。关键词：GPS多天线；串口通讯；卡尔曼滤波；时间系列分析；自适应AbstractDeformationexistswidelyinthenatureandthebestwaytogetthedeformationinformationisdeformationmonitoring．TheapplicationofGPSindeformationmoni

4、toringcannotonlyachieveshighprecisionbutalsohassomeadvantagessuchashighautomaticandnoweatherconditionetcthattraditionalmethodsdoesn’thave．However,theapplicationofGPSinslopanddamdeformationmonitoringneedsmuchmoreGPSreceiversSOastoobtainthefullandcontinuousdeformation，thusthedeformationcostw

5、illincreasesharplybecauseofGPSreceiver’Sbeingexpensive．Themulti-antennaGPSmonitoringsystemisbasedonthemeritsofGPStechnologyandisdesignedtogreatlyreducethemonitoringcosts．Torealizethereal-timeandremoteautomaticmonitoringandtoforecastdeformationtrendaccuratelyandtimely,themulti·-antennaGPSmo

6、nitoringsystemshouldhavethecapabilitiesofreal·-timedatacommunicationandthedynamicdataprocessing．Accordingly,thisdissertationstudiesthedatacommunicationofthemulti-antennaGPSmonitoringsystem，aswellashowtouseKalmanfilterandtimeseriestorealizethedynamicdataprocessingandconsequentlyforecastthed

7、eformationbodysafetycondition．Withthistopic，themainworksandcontributionsofthisdissertationaresummarizedasfollows：(1)Basedonthestudyingofthebasicknowledgeoftheserialport，onesetofGPSdatarealtimecommunicationsoftwareisdesigned，whichCannotonlyrealizerealtimedataco